Il morbo di Alzheimer, noto principalmente come AD, è una malattia neurodegenerativa che distrugge le funzioni cognitive del cervello e ne riduce la memoria. Questo lavoro offre un'esplorazione approfondita dell'utilizzo di modelli ibridi classici ml per la previsione dell'AD. Attraverso la combinazione di vari algoritmi, questi modelli ibridi cercano di migliorare l'accuratezza e la robustezza della previsione. La ricerca affronta anche la sfida del plagio, aderendo alle linee guida etiche e garantendo l'originalità del lavoro. Il lavoro comprende un'analisi degli algoritmi ml classici, lo sviluppo di modelli ibridi, i risultati sperimentali e la discussione dei risultati. Inoltre, sono incluse figure e illustrazioni rilevanti per migliorare la comprensione e fornire una rappresentazione visiva dei risultati della ricerca. L'Ml offre il potenziale per migliorare l'AD. Le prestazioni del modello ibrido sono state calcolate utilizzando il rapporto di classificazione e le metriche di accuratezza. Lo sviluppo di un modello predittivo di AD comporta fasi essenziali come la pre-elaborazione, l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione.
